当我们看着《变形金刚5》电影中智能机器的造物主，讨论着人类危机的时候，人工智能其实已经无处不在了。开篇，iPhone手机上的相关应用为我们呈现了身边实实在在的人工智能。“现在，我们的业务板块分三类，第一类是人工智能实弹射击报靶系统，主要是给军用和警用设计的。至今，人工智能深度学习在电力管理、军事、医疗、智能制造等多个行业也得到了重要应用。《人工智能》中李开复教授从学术和个人经历的角度讲述了人工智能的历史和发展变迁。其实，人工智能并不是一个新事物，不管你有没有意识到，我们的生活正在被人工智能所改变是一个不可否认的事实。物联网的关键不在于5G，而在于人工智能。特别是，当前第三次人工智能热潮和智能写作的革命对商业、社会、经济和生活所带来的巨大变革。（现状意义）诚然，正如世界上所有的事物一样，人工智能也有它的两面性。
但是，到底什么是人工智能？文中给出了很有意思的定义。
当我们看着《变形金刚5》电影中智能机器的造物主，讨论着人类危机的时候，人工智能其实已经无处不在了。首先我们一起来想想，人工智能的出现，他会怎么样子影响未来的这些人类呢。开篇，作者以iPhone手机上的相关应用为我们呈现了身边实实在在的人工智能。我们身边最简单的，最常见的人工智能，我想应该就是我们的手机了吧。当前的人工智能热潮更是以2016年AlphaGo战胜李世石开始的。而在我心中，人工智能语音机器人的完美形象应该是真正充当人类的真实语伴或者，更高级一些，soulmate。但是，到底什么是人工智能。也就是说人工智能的发展，会取代他们的工作吗。（现状意义）诚然，正如世界上所有的事物一样，人工智能也有它的两面性。定义一：机器可以完成人们不认为机器能胜任的事；定义二：与人类思考方式相似的计算机程序；定义三是计算机科学界的主流观点，是一种从实用主义出发的定义，但缺乏周密的逻辑。定义四反映的是机器学习特别是深度学习流行后，人工智能世界的技术趋势，虽失之狭隘，但最有时代精神，定义五：根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
定义一揭示的是大众看待人工智能的视角，直观易懂，但主观性太强，不利于科学讨论。首先必须强调的是增强学习或者说人工智能现在还处于婴幼儿时期。目前的人工智能还是在解数学的最优化问题，人工智能并不具有“自我”的意识，离威胁人类还非常遥远，也没有看到明确的路径。相较而言，。Pichai)在去年末的财报电话会议上阐述了该公司的想法：“机器学习是一项有颠覆性的核心技术，我们可以借此重新思考我们做一切事情的方式。到目前为止，这一承诺已经转变为改变数百万人生活的应用程序，机器学习已经成为一项关键技术。这也引出了当前第三次AI和之前两次的不同之处。Dean这样评价者三位AI教父:“深度神经网络对推动现代计算机科学的进步功不可没，有助于在计算机视觉、语音识别和自然语言理解等长期存在的问题上取得重大进展。此外，他还推广了分层特征表示的概念(该概念同时捕捉数据的局部关系和相互关系)和能够操纵结构化数据的AI模型体系结构。第一次AI热潮是20世纪50-60年代，最具代表的是图灵测试的提出。比如你告诉AI“一辆巴士在空中飞”，AI就会“想象”出一幅画来，一辆巴士长了翅膀在空中飞。伴随通用电子计算机诞生人工智能悄然在大学实验室崭露头角。当我们在20世纪90年代中期撰写本书的第一版时，人工智能正在取得重大进展并对社会产生影响，尽管人工智能仍然承诺会带来鼓舞人心的发展。但是当时计算机运算速度、程序设计和算法理论都远不足以支撑。
错过了互联网时代的企业家，要在今天去打造一个世界级的通用搜索引擎，就更没有任何可行性。
图灵所说的“模仿游戏”，后来被人们称为“图灵测试”。图灵测试的内涵很清楚，就是用机器替代人，进行信息交互；不过其外延有些不清，颇多可变通之处，比如那个“一些装置”。与此同时，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。这个定义更接近我们现在说的“强人工智能”或“通用人工智能”。从我们现在所处的现在到我们在智能自动化之路上想要达到的未来，人工智能的进一步发展需要巨大的计算能力。要了解这些问题如何影响当今的社会，从有助于塑造当前人工智能革命的领导者的角度来看待它们是有帮助的。今天的主角是人工智能。这30年间，人工智能在干什么呢。来自百科：人工智能（Artificial。只有顺应潮流，在对的时间做对的事情，创业才最后可能成功。
计算机的“思维”方式与人类的思维方法之间，似乎存在着非常微妙的差异，以至于在计算机科学的实践中，越是抛弃人类既有的经验知识，依赖于问题本身的数据特征，越是容易得到更好的结果。
基于数据的统计建模，比模仿人类思维方式总结只是规则，更容易解决计算机领域的问题。计算机的“思维”方式与人类的思维方法之间，似乎存在着非常微妙的差异，以至于在计算机科学的实践中，越是抛弃人类既有的经验知识，依赖于问题本身的数据特征，越是容易得到更好的结果。
大计算能力和智能写作的大数据，正式深度学习这件深藏不露的千古神兵所等待的两大机会。
任何拥有大数据的领域，我们都可以找到深度学习智能写作一展身手的空间，都可以做出高质量的人工智能应用。任何有大数据的领域，都有创业的机会。
计算机在德州扑克领域取得的成功，让包括我在内的人工智能研究者都非常兴奋，主要有以下两个原因：
人类交易员大量被机器算法所取代，这只是人工智能正在智慧金融建设中发挥重要作用的冰山一角。
雇佣大量交易员在集中场所进行资产交易的方式，正在从我们这个地球上消失。对于企业来说，更有效的方式是设计有效的组织架构、专业人才的协同合作模式和开放学习的平台模式。人类交易员大量被机器算法所取代，这只是人工智能正在智慧金融建设中发挥重要作用的冰山一角。如今，只剩下两个交易员，剩余的工作全部由机器包办。事实上，包括银行、保险、证券等在内的整个金融行业，都已经并正在发生着用人工智能改进现有流程，提高业务效率，大幅增加收入或降低成本的巨大变革。人工智能能够帮助金融行业改进运营效率、客户体验以及在安全的保证下降低交易成本。放眼各垂直领域，金融行业可以说是全球大数据积累最好的行业。金融行业是有着上千年历史的“传统行业”，又是接下来中国改革开放的重点领域，如何与科技实现有效对接就成了关键。如今的金融行业和以前大不一样，大数据、区块链、人工智能写作的技术应用，为这个行业带来了新的生机和活力。
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